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这项研究结合生物学网络,以及生存分析,功能富集的生物学方法,开发了一种sEV相关基因表达特征(3-PPI-Mod),并在独立数据集中进行了验证,其可以预测预后并指导肺ADC的ACT获益,并与肿瘤内缺氧状态显著相关。
作者通过差异表达,差异甲基化,药物靶点预测功能富集等方法,强调了差异甲基化以及差异表达基因在TNBC发展过程中的重要角色。研究最终确定了114个DMEGs,它们能够作为分子标志物有助于TNBC的早期诊断。除此之外作者还识别出了一些靶向这些基因的药物。
文章通过对TCGA中的PDAC甲基化以及表达等数据进行分析,使用差异表达,生存分析,功能富集等生信方法,最终识别出了PDAC的预后标志物。
文章结合CG的表达信息,采用功能富集生存分析等方法推断出m6A-损失介导致癌信号传导(例如Wnt和PI3K-Akt)可以优先促进GC进展,系统的阐明了m6A在GC中的临床病理学作用,研究了m6A对肿瘤功能抑制及其潜在分子机制。